当潜在影响很大时

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变更的潜在影响越大，在全面实施之前通过实验进行验证就越重要。
影响较大的领域通常包括核心转化路径
定价和包装
主要获取渠道
密钥保留机制
主要价值主张
这些领域的变化可能会对您的业务产生巨大影响——无论是正面还是负面。适当的实验可以帮助您抓住优势，同时限制劣势风险。

4. 当资源有限时
当您必须在多个潜在计划之间进行选择时，韩国电报数据  实验可以帮助您确定哪些方法能够带来最佳结果，从而有效地分配资源。

不要一次性实施所有措施或依靠意见来决定，而是进行小规模的实验来确定哪些举措值得全力投资。

这种方法对于需要在有限带宽下最大化影响力的初创企业和资源受限的团队尤其有价值。

5. 当你需要了解特定变量时
有些变化涉及多个可能影响结果的变量。适当的实验有助于分离这些变量，从而了解实际影响结果的因素。

例如，如果您正在测试一个新的落地页，那么究竟是信息传递、设计、社交认同还是优惠活动起了作用呢？结构化实验可以帮助您区分这些因素，从而更深入地了解转化的驱动因素。

把一切都称为实验的问题
许多组织都推崇“实验文化”，但却将每一次变革都贴上实验的标签，从而削弱了实验的价值。这带来了几个重大问题：

1. 统计上的不显著性会阻碍学习
微小的改变很少能产生足够的数据来得出有效的结论。如果你比较的是 3 次转化和 5 次转化，那么你没有统计学依据来断言一种方法比另一种更好。

当团队根据这些无关紧要的结果做出决策时，这个问题会变得更加严重，导致虚假的信心和误导性的战略。真正的实验需要足够大的样本量才能发现有意义的差异——而细微的调整很难做到这一点。

例如，按钮颜色的变化可能需要数万名访客才能检测到转化率的统计显著差异。如果没有达到这个数量，任何观察到的差异都可能只是随机变化。

2. 文档开销压垮生产力
正确的实验需要记录假设、方法、结果和经验教训。对于重要的测试来说，这种开销是合理的，但如果应用于每一个细微的变更，就会变得负担沉重。